(57)【要約】【課題】色の抽出を効率的に行う。【解決手段】変換手段１ａは、ＲＧＢ信号により入力された原画像Ｐ１の各画素の情報を少なくとも色相（Hue）レベル、輝度（Lightness）レベルおよび彩度（Saturation）レベルを含むＨＬＳ信号に変換して出力する。判定手段１ｂは、変換手段１ａが出力した各画素のＨＬＳ信号につき、色相レベルが所定の第１の範囲内に含まれ、かつ輝度レベルが所定の第２の範囲内に含まれ、かつ彩度レベルが所定の第３の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定を行う。そして、各画素が条件を満たすか否かを示す２値化画像Ｐ２を出力をすることにより、この判定手段１ｂが出力した２値化画像Ｐ２に含まれる文字や形状の抽出が可能となる。【選択図】図１
2010108242.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像読取装置より取得した画像から、特定の色の文字や形状を抽出する画像処理プログラムにおいて、
コンピュータを、
ＲＧＢ信号により入力された画像の各画素の情報を少なくとも色相（Ｈ）レベル、輝度（Ｌ）レベルおよび彩度（Ｓ）レベルを含むＨＬＳ信号に変換して出力する変換手段、
前記変換手段が出力した前記各画素の前記ＨＬＳ信号につき、前記色相レベルが所定の第１の範囲内に含まれ、かつ前記輝度レベルが所定の第２の範囲内に含まれ、かつ前記彩度レベルが所定の第３の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定を行い、前記各画素が前記条件を満たすか否かを示す２値化画像を出力する判定手段、
として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータを、更に、
前記画像の画素数が原画素数よりも少なくなるように変換した圧縮画像を生成して前記変換手段に出力する画素数削減手段、
前記画素数削減手段が前記変換手段に出力した前記圧縮画像に応じて、前記変換手段を介し、前記判定手段が前記圧縮画像を２値化した２値化圧縮画像に基づいて、前記画像のうち前記変換手段による変換の対象領域を取得する領域取得手段、
として機能させ、
前記変換手段は、前記画像のうち、前記領域取得手段が取得した前記対象領域に含まれる前記各画素について前記ＨＬＳ信号への変換を再度行い、
前記判定手段は、前記変換手段が当該対象領域に含まれる前記各画素について前記判定を再度行い、当該判定の結果に基づいて前記２値化画像を出力する、
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理プログラム。
【請求項３】
前記領域取得手段は、前記判定手段が前記圧縮画像を２値化した前記２値化圧縮画像の中から、白色または黒色の画素が連結する複数の領域を検出することを特徴とする請求項１または２記載の画面処理プログラム。
【請求項４】
前記領域取得手段は、前記２値化圧縮画像を前記原画素数に変換して、前記判定手段により前記条件を満たすと判定された画素を含む領域を前記対象領域として取得することを特徴とする請求項２または３記載の画像処理プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータを、更に、前記ＲＧＢ信号のうちのいずれかの信号レベルを指定する色指定手段として機能させ、
前記変換手段は、前記色指定手段が指定した信号レベルを最大の信号レベルとして有する画素について前記ＨＬＳ信号への変換を行い、
前記判定手段は、当該信号レベルを最大の信号レベルとして有する画素について前記判定を行う、
ことを特徴とする請求項１乃至４記載の画像処理プログラム。
【請求項６】
取得した画像から、特定の色の文字や形状を抽出する画像処理装置において、
ＲＧＢ信号により入力された画像の各画素の情報を少なくとも色相（Ｈ）レベル、輝度（Ｌ）レベルおよび彩度（Ｓ）レベルを含むＨＬＳ信号に変換して出力する変換手段と、
前記変換手段が出力した前記各画素の前記ＨＬＳ信号につき、前記色相レベルが所定の第１の範囲内に含まれ、かつ前記輝度レベルが所定の第２の範囲内に含まれ、かつ前記彩度レベルが所定の第３の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定を行い、前記各画素が前記条件を満たすか否かを示す２値化画像を出力する判定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
画像読取装置より取得した画像から、特定の色の文字や形状を抽出するコンピュータの画像処理方法であって、
変換手段が、ＲＧＢ信号により入力された画像の各画素の情報を少なくとも色相（Ｈ）レベル、輝度（Ｌ）レベルおよび彩度（Ｓ）レベルを含むＨＬＳ信号に変換して出力し、
判定手段が、前記変換手段が出力した前記各画素の前記ＨＬＳ信号につき、前記色相レベルが所定の第１の範囲内に含まれ、かつ前記輝度レベルが所定の第２の範囲内に含まれ、かつ前記彩度レベルが所定の第３の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定を行い、各画素が前記条件を満たすか否かを示す２値化画像を出力する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法に関し、特に、画像に含まれる特定の色を抽出する画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、スキャナやデジタルカメラ等の画像読取装置を用いて取得した画像から文字や形状等の情報を抽出する画像処理技術が利用されている。画像は、複数の画素の情報で構成される。画素の情報には、Ｒ（Red），Ｇ（Green），Ｂ（Blue）の各色を示す信号が含まれる。上記の画像処理技術では、連続する画素のＲＧＢ信号のレベルを解析することで、文字や形状等の情報を抽出する。
【０００３】
ここで、画像処理技術では、ＲＧＢ信号のレベルに所定の演算を施して、色相（Ｈ：Hue）、彩度（Ｓ：Saturation）、明度（Ｉ：Intensity、または、Ｖ：Value）と呼ばれる色表現の信号にＨＳＩ（ＨＳＶ）変換することが行われる。これらのパラメータで表される空間をＨＳＩ（ＨＳＶ）色空間という。
【０００４】
なお、色相は、赤緑青等の色合いを表すパラメータである。彩度は、色の鮮やかさを表すパラメータである。彩度は、数値範囲（例えば、０〜１）で表され、最大値を純色として最小値に近づくにつれて白みが増し、最小値で白色となる。明度は、色の明るさを表すパラメータである。明度は、数値範囲（例えば、０〜１）で表され、最大値を純色として最小値に近づくにつれて黒みが増し、最小値で黒色となる。
【０００５】
ＨＳＩ（ＨＳＶ）変換を行うことで、画像から抽出する対象によっては、効率的に抽出処理を実行することができる。例えば、朱書きの文字を抽出したい場合には、まず、色相の信号レベルを用いて赤色の領域を特定する。次に、特定した領域から彩度や明度の信号レベルを用いて赤色の度合い（鮮やかさや明るさ）を特定する。これにより、ＲＧＢ信号をそのまま解析するよりも低負荷で画像から文字や形状等の情報を抽出することができる（例えば、特許文献１，２，３参照）。
【特許文献１】特開平０７−０７３３２８号公報
【特許文献２】特開平１１−２７２８６４号公報
【特許文献３】特開２００３−１７９７６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、画像から抽出する情報には、例えば、印影や署名等の個人を特定する情報が含まれる場合もある。このような情報を扱う業務では、印影や署名等を迅速かつ高精度に抽出したいという要求がある。このため、帳票記入時の筆圧や押印時の圧力の強弱による色の擦れや薄れを考慮して、印影や署名等の色を効率的に抽出することが望まれる。
【０００７】
しかし、上記特許文献１，２，３記載の方法では、純色からの変化の度合いを色の擦れや薄れを考慮した設定を行いたい場合、彩度および明度の２つのパラメータを別個に設定しながら微調整を行う必要がある。なぜなら、ＨＳＩ（ＨＳＶ）色空間では、彩度が最大値を純色とした白みを表すパラメータ、明度が最大値を純色とした黒みを表すパラメータであり、これらを同時に意識した調整が困難であるためである。このため、抽出対象の色の設定に多くの時間を要するという問題がある。
【０００８】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、特定の色の文字や形状の抽出を効率的に行う画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、画像読取装置より取得した画像から、特定の色の文字や形状を抽出する画像処理プログラムが提供される。この画像処理プログラムを実行するコンピュータは、変換手段および判定手段を有する。変換手段は、ＲＧＢ信号により入力された画像の各画素の情報を少なくとも色相（Ｈ）レベル、輝度（Ｌ：Lightness）レベルおよび彩度（Ｓ）レベルを含むＨＬＳ信号に変換して出力する。判定手段は、変換手段が出力した各画素のＨＬＳ信号につき、色相レベルが所定の第１の範囲内に含まれ、かつ輝度レベルが所定の第２の範囲内に含まれ、かつ彩度レベルが所定の第３の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定を行い、各画素が条件を満たすか否かを示す２値化画像を出力する。
【００１０】
このような画像読取装置より取得した画像から、特定の色の文字や形状を抽出する画像処理プログラムを実行するコンピュータによれば、変換手段により、ＲＧＢ信号により入力された画像の各画素の情報が少なくとも色相（Ｈ）レベル、輝度（Ｌ）レベルおよび彩度（Ｓ）レベルを含むＨＬＳ信号に変換されて出力される。次に、判定手段により、変換手段が出力した各画素のＨＬＳ信号につき、色相レベルが所定の第１の範囲内に含まれ、かつ輝度レベルが所定の第２の範囲内に含まれ、かつ彩度レベルが所定の第３の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定が行われ、各画素が条件を満たすか否かを示す２値化画像が出力される。
【００１１】
また、上記画像処理プログラムにより実現される処理と同様の処理を行う画像処理装置が提供される。
また、上記画像処理プログラムにより実現される処理と同様の処理を行う画像処理方法が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
上記画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法によれば、色の抽出を効率的に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施の形態の概要を示す図である。コンピュータ１は、入力された画像から所定の色を抽出し、画像に含まれる所定の形状を識別する。コンピュータ１は、変換手段１ａおよび判定手段１ｂを有する。
【００１４】
変換手段１ａは、ＲＧＢ信号により入力された原画像Ｐ１の各画素の情報を少なくとも色相（Ｈ）レベル、輝度（Ｌ）レベルおよび彩度（Ｓ）レベルを含むＨＬＳ信号に変換して出力する。
【００１５】
ここで、ＨＬＳ信号の各レベルは、画像のＲＧＢ信号の各レベルに対して所定の演算を施すことで求めることができる。色相レベルに関しては、ＨＳＩ（ＨＳＶ）変換で扱われる色相レベルと同一である。ただし、輝度レベルおよび彩度レベルに関しては、ＨＳＩ（ＨＳＶ）変換で扱われる明度レベルおよび彩度レベルとは数値の定義が異なる。
【００１６】
輝度レベルは、色の明るさを表すパラメータである点はＨＳＩ（ＨＳＶ）変換と同様である。輝度レベルは、数値範囲（例えば、０〜１）で表され、最大値を白色、最小値を黒色とし、その中間値が純色となる。また、彩度レベルは、数値範囲（例えば、０〜１）で表され、最大値を純色として最小値に近づくにつれて灰色みが増し、最小値で灰色となる。
【００１７】
判定手段１ｂは、変換手段１ａが出力した各画素のＨＬＳ信号につき、色相レベルが所定の第１の範囲内に含まれ、かつ輝度レベルが所定の第２の範囲内に含まれ、かつ彩度レベルが所定の第３の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定を行う。そして、各画素が条件を満たすか否かを示す２値化画像Ｐ２を出力する。判定手段１ｂは、例えば、この条件を満たす場合には該当の画素をＲＧＢ信号の最小レベルに対応付ける。また、この条件を満たさない場合には該当の画素をＲＧＢ信号の最大レベルに対応付けられる。この２値化画像Ｐ２を画像処理に用いることにより、この２値化画像に含まれる文字や形状の情報を抽出することが可能となる。
【００１８】
このようなコンピュータ１によれば、ＲＧＢ信号に入力された画像の各画素がＨＬＳ信号に変換して出力される。次に、各画素のＨＬＳ信号の色相レベルが所定の第１の範囲内に含まれ、かつ輝度レベルが所定の第２の範囲内に含まれ、かつ彩度レベルが所定の第３の範囲内に含まれる旨の条件を満たすか否かの判定が行われる。そして、各画素がこの条件を満たすか否かを示す２値化画像が生成される。更に、生成された２値化画像を画像処理に用いることにより、この２値化画像に含まれる文字や形状を抽出することが可能となる。
【００１９】
このようにすると、抽出対象となる色の純色に対する白みおよび黒みの範囲を輝度レベルのみを用いて特定することができる。そして、輝度レベルのみを用いて抽出した色に対して、彩度レベルによって更に微調整をすることができる。このため、ＨＳＩ（ＨＳＶ）変換を用いる場合に比べて、抽出対象の色の設定が容易となり、色の抽出を効率良く行うことができるようになる。
【００２０】
また、コンピュータ１の色抽出処理に際して、画像内の色抽出対象の領域を絞り込むことも考えられる。この場合、例えば、画像に含まれる画素数を削減して色抽出を行い、抽出対象の色が存在する領域を原画像に対して予め特定する。そして、原画像の該当の領域のみに対して色抽出を行うようにする。このようにすると、色抽出におけるコンピュータ１の処理負荷を軽減することができる。これは、色抽出対象の領域の画素数が原画像の画素数に比べて小さいほど効果的である。
【００２１】
ところで、コンピュータ１は、金融機関の窓口業務において、帳票に押された印鑑の印影の形状を識別する場合に適している。以下では、コンピュータ１を金融機関の窓口業務で利用する場合を例に挙げて、更に詳細に説明する。なお、以下の説明では、色相レベル、輝度レベルおよび彩度レベルを単に色相、輝度および彩度と表記する。
【００２２】
［第１の実施の形態］
以下、第１の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
図２は、コンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。コンピュータ１００は、金融機関の窓口業務に用いられる。コンピュータ１００は、印鑑管理サーバ２００とネットワーク１０を介して接続される。コンピュータ１００は、帳票５０の画像を読み取り、顧客により帳票５０に押された印鑑の印影の形状を印鑑管理サーバ２００で管理される印影情報と照合して本人確認を行う。
【００２３】
コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０８を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、ＨＤＤ１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５，１０６および通信インタフェース１０７が接続されている。
【００２４】
ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。
【００２５】
ＨＤＤ１０３には、ＯＳやアプリケーションが扱うデータが格納される。また、ＨＤＤ１０３には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。
グラフィック処理装置１０４には、モニタ１１が接続されている。グラフィック処理装置１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ１１の画面に表示させる。
【００２６】
入力インタフェース１０５，１０６は、外部装置からのデータの入力を受け付けるインタフェースである。
入力インタフェース１０５には、キーボード１２とマウス１３とが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード１２やマウス１３から送られてくる信号を、バス１０８を介してＣＰＵ１０１に送信する。
【００２７】
入力インタフェース１０６には、スキャナ１４が接続されている。入力インタフェース１０６は、スキャナ１４から送られてくる帳票５０の画像に対応する信号をバス１０８を介してＣＰＵ１０１に送信する。また、入力インタフェース１０６の有するＤＭＡ（Direct Memory Access）機能により取得する画像をバス１０８を介して直接ＲＡＭ１０２に格納することもできる。
【００２８】
通信インタフェース１０７は、ネットワーク１０に接続されている。通信インタフェース１０７は、ネットワーク１０を介して、他のコンピュータや印鑑管理サーバ２００との間でデータの送受信を行う。
【００２９】
印鑑管理サーバ２００は、顧客の識別情報に対応付けて、印影を画像データ化した印影情報を記憶・管理する。印鑑管理サーバ２００は、コンピュータ１００からの要求に応じて、対象の顧客の印影情報をコンピュータ１００に送信する。
【００３０】
図３は、第１の実施の形態のコンピュータの機能構成を示すブロック図である。コンピュータ１００は、シーケンス制御部１１０、バッファ１２０、閾値情報記憶部１３０、矩形座標記憶部１４０、印影抽出部１５０、印影情報取得部１６０、照合処理部１７０および通知部１８０を有する。これらの機能は、ＣＰＵ１０１により所定のプログラムが実行されることで実現される。なお、これらの機能の少なくとも一部は、専用のハードウェア回路によって実現されてもよい。
【００３１】
シーケンス制御部１１０は、コンピュータ１００における印影抽出部１５０の処理の実行順序を制御する。シーケンス制御部１１０は、まず、スキャナ１４から取得する画像に対して、色抽出を行う領域を示す矩形領域の座標（矩形座標情報）を取得するよう印影抽出部１５０に指示する。次に、取得した矩形座標に基づいて色抽出を行うよう印影抽出部１５０に指示する。
【００３２】
バッファ１２０は、印影抽出部１５０がスキャナ１４から取得する画像（原画像）を一時的に記憶する。
閾値情報記憶部１３０は、印影抽出部１５０に与えるＨＬＳ色空間の各パラメータ（色相、輝度、彩度）の抽出対象とする範囲を示す閾値情報を記憶する。
【００３３】
矩形座標記憶部１４０は、矩形領域取得部１５６が取得した矩形座標情報を記憶する。
印影抽出部１５０は、スキャナ１４からＲＧＢ信号成分（以下、単にＲＧＢ成分という）で取得する帳票５０の原画像に含まれる印影画像を抽出する。印影抽出部１５０は、シーケンス制御部１１０により処理の実行順序が制御される。印影抽出部１５０は、以下のステップを順に行う。
【００３４】
（１）原画像の画素数を削減した圧縮画像を生成し、この圧縮画像に対して色抽出を実行することで、原画像に対して色抽出を行う領域を示す矩形座標を取得する。
（２）原画像に対し、（１）で取得した矩形座標内に含まれる画素に関して色抽出を実行し、抽出された画素の並びに基づいて印影画像を抽出する。
【００３５】
そして、印影抽出部１５０は、抽出した印影画像を照合処理部１７０に出力する。
印影抽出部１５０は、画像取得部１５１、画素数削減部１５２、ＨＬＳ変換部１５３、閾値判定部１５４、ラベリング処理部１５５、矩形領域取得部１５６および印影識別部１５７を有する。
【００３６】
画像取得部１５１は、スキャナ１４から取得する原画像をバッファ１２０に格納する。また、画像取得部１５１は、上記（１）のステップでは、この原画像を画素数削減部１５２に出力する。更に、画像取得部１５１は、上記（２）のステップでは、この原画像をＨＬＳ変換部１５３に出力する。
【００３７】
画素数削減部１５２は、画像取得部１５１から取得する原画像の画素数を削減（圧縮処理）した圧縮画像を生成する。削減率は、例えば、（削減後の画素数）／（原画像の画素数）＝１／４とする。画素数削減部１５２は、生成した圧縮画像をＨＬＳ変換部１５３に出力する。
【００３８】
ＨＬＳ変換部１５３は、画像取得部１５１から取得する原画像および画素数削減部１５２から取得する圧縮画像のＲＧＢ成分をＨＬＳ信号成分（以下、単にＨＬＳ成分という）に変換したＨＬＳ変換画像を閾値判定部１５４に出力する。なお、ＨＬＳ変換部１５３は、上記（２）のステップでは、矩形座標記憶部１４０に記憶された矩形座標情報を取得して、原画像の該当の矩形領域に含まれる領域内の画素のみを対象としてＨＬＳ変換する。
【００３９】
閾値判定部１５４は、ＨＬＳ変換部１５３から取得するＨＬＳ変換画像に含まれる各画素のＨＬＳ成分に対し、閾値情報記憶部１３０に記憶された閾値情報に基づいて設定された範囲（印鑑色の範囲）に含まれているか否かの閾値判定を行い、元の画像を２値化した２値化画像を生成する。２値化に際して、例えば、ＨＬＳ成分が設定された範囲に含まれている画素は黒色（画素値１）に、設定された範囲に含まれていない画素は白色（画素値０）に対応付ける。
【００４０】
そして、閾値判定部１５４は、上記（１）のステップでは、生成した（圧縮画像に対する）２値化画像をラベリング処理部１５５に出力する。また、閾値判定部１５４は、上記（２）のステップでは、生成した（原画像に対する）２値化画像を印影識別部１５７に出力する。なお、閾値判定部１５４は、上記（２）のステップでは、矩形座標記憶部１４０に記憶された矩形座標情報を取得して、原画像の該当の矩形領域に含まれる領域内の画素のみを対象として閾値判定する。このとき、矩形領域外の画素は、例えば、全て白色に対応付ける。
【００４１】
ラベリング処理部１５５は、閾値判定部１５４から取得する（圧縮画像に対する）２値化画像に基づいて、圧縮画像に含まれる画素のうち黒色の画素が連結している領域を検出し、検出した領域ごとに画素値を１，２，３，・・・と設定してラベリング画像情報を生成する（ラベリング処理）。そして、ラベリング画像情報に基づいて圧縮画像に対する各領域の矩形座標情報を取得し、この矩形座標情報を矩形領域取得部１５６に出力する。
【００４２】
矩形領域取得部１５６は、ラベリング処理部１５５から取得する矩形座標情報を原画像の画素数に基づいた矩形座標情報に補正して、色抽出対象とする矩形領域を示す矩形座標情報を取得する。矩形領域取得部１５６は、取得した矩形座標情報を矩形座標記憶部１４０に格納する。
【００４３】
印影識別部１５７は、閾値判定部１５４から（原画像に対する）２値化画像を取得する。そして、印影識別部１５７は、印影情報取得部１６０から取得する印影情報に基づいて、２値化画像に含まれる印影画像を抽出する。印影識別部１５７は、抽出した印影画像を照合処理部１７０に出力する。
【００４４】
印影情報取得部１６０は、印鑑管理サーバ２００から、帳票５０に記載された顧客の情報に基づいて、該当の顧客の印影情報を取得する。印影情報取得部１６０は、取得した印影情報を印影識別部１５７および照合処理部１７０に出力する。
【００４５】
照合処理部１７０は、印影識別部１５７から取得する印影画像および印影情報取得部１６０から取得する印影情報に対し、これら両画像が一致しているか否かを照合する。照合処理部１７０は、照合結果を通知部１８０に出力する。
【００４６】
なお、印影情報は、印影の形状の特徴を表すパラメータとして印鑑管理サーバ２００で管理されていてもよい。この場合、照合処理部１７０は、印影識別部１５７から取得する印影画像の形状をパラメータ化して、印影情報と照合する。
【００４７】
通知部１８０は、照合処理部１７０から取得する照合結果をモニタ１１に出力する。
図４は、ＨＬＳ色空間モデルを示す図である。ＨＬＳ色空間は、底辺を共有し、互いに上下逆向きの２つの６角錐を合わせた図形で表すことができる。底辺の各頂点が赤、黄、緑、シアン、青およびマゼンタを表す。色相を示すＨは、底辺の中心と赤を表す頂点とを結ぶ辺を含む直線を０（度）の位置とし、黄を表す頂点方向への回転を正として、この回転の角度によって０〜３５９（度）の数値で表される。例えば、Ｈ＝０（度）が赤に対応し、Ｈ＝６０（度）が黄に対応する。輝度を示すＬは、図形の最下部の頂点から最上部の頂点を結ぶ直線で表すことができる。Ｌは、最下部の頂点が０（黒）、最上部の頂点が１（白）であり、中間の０．５に各色相の純色が対応する。彩度を示すＳは、底辺の中心から底辺の各頂点に向かう線分の長さで表すことができる。Ｓは、底辺の中心が０（灰色）、底辺の各頂点が１（純色）である。
【００４８】
ＨＬＳ変換部１５３は、ＲＧＢ成分により取得した画像データをＨＬＳ成分の画像データにＨＬＳ変換する。ＨＬＳ変換部１５３は、例えば、ＲＧＢ成分の各パラメータ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）をそれぞれ０〜１に対応付け、以下のアルゴリズムによって、ＨＬＳ変換を行う。
【００４９】
（ａ）ＭＡＸ＝ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）（ただし、ｍａｘ演算は、ＲＧＢのうち最大の値を取得することを示す）。ＭＩＮ＝ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）（ただし、ｍｉｎ演算は、ＲＧＢのうち最小の値を取得することを示す）。
【００５０】
（ｂ）Ｌ＝（ＭＡＸ＋ＭＩＮ）／２とする。
（ｃ）ＭＡＸ＝ＭＩＮの場合、Ｓ＝０，Ｈ＝０とする。これにより、変換処理は完了となる。
【００５１】
（ｄ）ＭＡＸ＝ＭＩＮ以外の場合、Ｌ≦０．５ならば、Ｓ＝（ＭＡＸ−ＭＩＮ）／（ＭＡＸ＋ＭＩＮ）とする。また、Ｌ＞０．５ならば、（ＭＡＸ−ＭＩＮ）／（２−ＭＡＸ−ＭＩＮ）とする。また、ＣN＝（ＭＡＸ−Ｎ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）（ただし、添え字Ｎは、Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれかを示す）を求める。そして、ＭＡＸ＝ＲならばＨ’＝ＣB−ＣGとし、ＭＡＸ＝ＧならばＨ’＝２＋ＣR−ＣBとし、ＭＡＸ＝ＢならばＨ’＝４＋ＣG−ＣRとする。そして、Ｈ＝Ｈ’×６０とする。なお、Ｈ＜０であれば、Ｈ＝Ｈ＋３６０とする。これにより、変換処理は完了となる。
【００５２】
このようにして、ＨＬＳ変換部１５３は、ＨＬＳ変換を行う。
図５は、閾値テーブルのデータ構造例を示す図である。閾値テーブル１３１は、閾値情報記憶部１３０に記憶される。閾値テーブル１３１には、要素を示す項目、下限値を示す項目および上限値を示す項目が設けられている。各項目の横方向に並べられた情報同士が互いに関連付けられて、ＨＬＳ色空間の各要素に関する情報を構成する。
【００５３】
要素を示す項目には、パラメータの名称を示す情報が設定される。下限値を示す項目には、各パラメータの抽出対象範囲の下限を示す値が設定される。上限値を示す項目には、各パラメータの抽出対象範囲の上限を示す値が設定される。
【００５４】
閾値テーブル１３１には、例えば、要素が“輝度（Ｌ）”、下限値が“０．３”、上限値が“０．７”という情報が設定される。これは、“輝度（Ｌ）”が“０．３〜０．７”の範囲に含まれる画素を抽出対象とすることを示している。なお、“色相（Ｈ）”に対しては、下限値と上限値とがそれぞれ２つずつ設定される。これは、印鑑色である朱色がＨＬＳ色空間において、０（度）を跨った値を取る可能性があるためである。この場合、“色相（Ｈ）”に関する抽出対象の範囲は、例えば、“３４０〜３５９”および“０〜２０”として設定される。
【００５５】
閾値判定部１５４は、閾値テーブル１３１に基づいて判定処理を行う。
図６は、矩形座標テーブルのデータ構造例を示す図である。矩形座標テーブル１４１は、矩形座標記憶部１４０に記憶される。矩形座標テーブル１４１には、左上頂点を示す項目および右下頂点を示す項目が設けられている。各項目の横方向に並べられた情報同士が互いに関連付けられて、１つの矩形に関する情報を構成する。
【００５６】
左上頂点を示す項目には、色抽出対象とする領域の左上の頂点の（ｘ，ｙ）座標が設定される。右下頂点を示す項目には、色抽出対象とする領域の右下頂点の（ｘ，ｙ）座標が設定される。なお、領域の頂点座標は、例えば、画像をモニタ１１等に出力した際に、その表示に向かって左上を原点として定義される。
【００５７】
矩形座標テーブル１４１には、例えば、左上頂点の座標が“（１１５，２２７）”、右下頂点の座標が“（１９３，２８５）”という情報が設定される。これは、各頂点を有する矩形（長方形）の範囲内で色抽出を行うことを示している。なお、色抽出対象とする矩形は、複数存在していてもよい。
【００５８】
閾値判定部１５４は、原画像に対しては矩形座標テーブル１４１に基づいて、該当の矩形領域内の画素に対してのみ判定処理を行う。
図７は、閾値判定部の判定処理の例を示す図である。閾値判定部１５４は、ヒストグラム２０，２１，２２を生成する。
【００５９】
ヒストグラム２０は、色相を示すヒストグラムである。ヒストグラム２０では、横軸に色相（Ｈ）の値が示され、縦軸にＨの値をもつ画素の頻度が示される。
ヒストグラム２１は、輝度を示すヒストグラムである。ヒストグラム２１では、横軸に輝度（Ｌ）の値が示され、縦軸にＬの値をもつ画素の頻度が示される。
【００６０】
ヒストグラム２２は、彩度を示すヒストグラムである。ヒストグラム２２では、横軸に彩度（Ｓ）の値が示され、縦軸にＳの値をもつ画素の頻度が示される。
閾値判定部１５４は、閾値情報記憶部１３０に記憶された閾値テーブル１３１に基づいて、Ｈが３４０〜３５９および０〜２０に含まれる画素を抽出する。次に、Ｈの判定により抽出した画素のうち、Ｌが０．３〜０．７に含まれる画素を抽出する。更に、Ｌの判定により抽出した画素のうち、Ｓが０．３〜１．０に含まれる画素を抽出する。
【００６１】
図８は、画素数削減部の圧縮処理の例を示す図である。画素数削減部１５２は、画像取得部１５１から取得する原画像６０の画素数を削減して圧縮画像６０ａを生成する。圧縮画像６０ａは、原画像６０を１／４に圧縮して生成されたものを示している。なお、これらの画像は、例えば、ＲＡＭ１０２に設けられた所定のフレームメモリによって管理される。フレームメモリでは、各画素の情報が画像上の位置の情報に対応付けられて管理される。
【００６２】
図９は、ラベリング処理の例を示す図である。ＨＬＳ変換部１５３は、画素数削減部１５２から取得する圧縮画像６０ａをＨＬＳ変換して閾値判定部１５４に出力する。閾値判定部１５４は、ＨＬＳ変換部１５３から取得するＨＬＳ変換画像に含まれる各画素のＨＬＳ成分について閾値判定を行う。そして、閾値判定部１５４は、２値化画像６０ｂを設定する。
【００６３】
２値化画像６０ｂは、判定の条件を満たす画素が例えば黒色（画素値１）に設定され、判定の条件を満たさない画素が例えば白色（画素値０）に設定されたものである。閾値判定部１５４は、生成した２値化画像６０ｂをラベリング処理部１５５に出力する。
【００６４】
ラベリング処理部１５５は、閾値判定部１５４から取得する２値化画像６０ｂに基づいて、ラベリング画像情報６０ｃを生成する。
ラベリング画像情報６０ｃは、２値化画像６０ｂのうち黒色に設定された画素が連結している領域を順に検出し、各領域ごとに画素値を１，２，３，・・・と設定されたものである。
【００６５】
図１０は、矩形座標の取得処理の例を示す図である。ラベリング処理部１５５は、ラベリング画像情報６０ｃに基づいて、矩形領域ｒ１，ｒ２，ｒ３を取得する。矩形領域ｒ１，ｒ２，ｒ３は、例えば、ラベリング画像情報６０ｃにおける各矩形領域の左上頂点および右下頂点を示す座標情報により取得することができる。ラベリング処理部１５５は、取得した矩形領域ｒ１，ｒ２，ｒ３の座標情報を矩形領域取得部１５６に出力する。
【００６６】
矩形領域取得部１５６は、ラベリング処理部１５５から取得した矩形領域ｒ１，ｒ２，ｒ３の座標情報を原画像６０の画素数に対応付けるよう補正（拡大）して、矩形領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３を取得する。原画像６０ｄは、原画像６０に対して取得された矩形領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３を示している。
【００６７】
矩形領域取得部１５６は、矩形領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３の左上頂点および右下頂点を示す座標情報を取得し、矩形座標記憶部１４０に記憶された矩形座標テーブル１４１に格納する。
【００６８】
次に、以上のような構成を備えるコンピュータ１００において実行される処理の詳細を説明する。
図１１は、第１の実施の形態の印鑑読取処理の手順を示すフローチャートである。以下、図１１に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
【００６９】
［ステップＳ１］印影抽出部１５０は、スキャナ１４で読み取られた帳票５０の原画像６０を取得する。
［ステップＳ２］印影抽出部１５０は、原画像６０に含まれる印鑑色の抽出処理を実行する。
【００７０】
［ステップＳ３］印影抽出部１５０は、上記ステップＳ２における印鑑色の抽出処理の結果に基づいて、原画像６０に含まれる印影画像を抽出する。印影抽出部１５０は、抽出した印影画像を照合処理部１７０に出力する。
【００７１】
［ステップＳ４］照合処理部１７０は、印影抽出部１５０から取得した印影画像と印影情報取得部１６０から取得した印影情報とに基づいて、これら両画像を照合する。照合処理部１７０は、照合結果を通知部１８０に出力する。
【００７２】
［ステップＳ５］通知部１８０は、照合処理部１７０から取得した照合結果をモニタ１１に出力して、処理が完了する。
このように、コンピュータ１００は、帳票５０を読み取って得られた原画像６０に含まれる印影画像を抽出する。そして、抽出した印影画像を印鑑管理サーバ２００から取得した印影情報と照合する。
【００７３】
ここで、コンピュータ１００は、色抽出処理を効率的に実行可能な構成を有している。以下では、上記ステップＳ２における色抽出処理を更に詳細に説明する。
図１２は、第１の実施の形態の印鑑色抽出処理の手順を示すフローチャートである。以下、図１２に示す処理をステップ番号に沿って説明する。なお、以下の処理は、図１１のステップＳ２の処理を詳細に説明したものである。更に、以下の処理は、シーケンス制御部１１０によって順に実行されるよう制御される。
【００７４】
［ステップＳ１１］画像取得部１５１は、取得した原画像６０をバッファ１２０に格納する。また、画像取得部１５１は、原画像６０を画素数削減部１５２に出力する。
［ステップＳ１２］画素数削減部１５２は、画像取得部１５１から取得した原画像６０の画素数を削減して、圧縮画像６０ａを生成する。画素数削減部１５２は、生成した圧縮画像６０ａをＨＬＳ変換部１５３に出力する。
【００７５】
［ステップＳ１３］ＨＬＳ変換部１５３は、画素数削減部１５２から取得した圧縮画像６０ａをＨＬＳ変換してＨＬＳ変換画像を生成する。なお、このＨＬＳ変換画像は、圧縮画像６０ａに対して生成されたものであり、変換画像Ｘ１と表記する。ＨＬＳ変換部１５３は、生成した変換画像Ｘ１を閾値判定部１５４に出力する。
【００７６】
［ステップＳ１４］閾値判定部１５４は、閾値情報記憶部１３０に記憶された閾値テーブル１３１に基づいて、ＨＬＳ変換部１５３から取得した変換画像Ｘ１の各画素のＨＬＳ成分を閾値判定する。
【００７７】
［ステップＳ１５］閾値判定部１５４は、閾値判定の結果、判定条件を満たす画素を黒色に設定し、判定条件を満たさない画素を白色に設定して、２値化画像６０ｂを生成する。閾値判定部１５４は、生成した２値化画像６０ｂをラベリング処理部１５５に出力する。
【００７８】
［ステップＳ１６］ラベリング処理部１５５は、閾値判定部１５４から取得した２値化画像６０ｂにラベリング処理を施し、ラベリング画像情報６０ｃを生成する。そして、ラベリング処理部１５５は、ラベリング画像情報６０ｃに基づいて黒色の連続する画素で構成される矩形領域ｒ１，ｒ２，ｒ３のラベリング画像情報６０ｃにおける座標情報を抽出する。ラベリング処理部１５５は、取得した矩形領域ｒ１，ｒ２，ｒ３の座標情報を矩形領域取得部１５６に出力する。
【００７９】
［ステップＳ１７］矩形領域取得部１５６は、ラベリング処理部１５５から取得する矩形領域ｒ１，ｒ２，ｒ３の座標情報を原画像６０の画素数に対応付けるよう補正（拡大）する。矩形領域取得部１５６は、これにより取得した矩形領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３の座標情報を矩形座標記憶部１４０の矩形座標テーブル１４１に格納する。
【００８０】
［ステップＳ１８］画像取得部１５１は、バッファ１２０から原画像６０を取得し、ＨＬＳ変換部１５３に出力する。
［ステップＳ１９］ＨＬＳ変換部１５３は、矩形座標記憶部１４０に記憶された矩形座標テーブル１４１に基づいて、画像取得部１５１から取得した原画像６０のうち、矩形領域内に含まれる画素をＨＬＳ変換してＨＬＳ変換画像を生成する。なお、このＨＬＳ変換画像は、原画像６０に対して生成されたものであり、変換画像Ｘ１と区別するために変換画像Ｘ２と表記する。ＨＬＳ変換部１５３は、生成した変換画像Ｘ２を閾値判定部１５４に出力する。
【００８１】
［ステップＳ２０］閾値判定部１５４は、閾値情報記憶部１３０に記憶された閾値テーブル１３１と矩形座標記憶部１４０に記憶された矩形座標テーブル１４１とに基づいて、ＨＬＳ変換部１５３から取得した変換画像Ｘ２を閾値判定する。このとき、閾値判定部１５４が判定処理を行う対象の領域は、矩形座標テーブル１４１により指定される矩形領域内の画素となる。閾値判定部１５４は、閾値判定の結果、判定条件を満たす画素を黒色に設定し、判定条件を満たさない画素を白色に設定する。
【００８２】
［ステップＳ２１］閾値判定部１５４は、矩形領域に含まれない画素を白色に設定して、原画像に対する２値化画像を生成する。
［ステップＳ２２］閾値判定部１５４は、生成した原画像に対する２値化画像を印影識別部１５７に出力して、処理が完了する。
【００８３】
このように、印影抽出部１５０は、まず、原画像６０に圧縮処理を施して色抽出処理を実行し、原画像６０における色抽出対象となる矩形領域を特定する。そして、原画像６０の特定した矩形領域に対して、再度、色抽出処理を実行する。
【００８４】
このようにすると、色抽出におけるコンピュータ１００の処理負荷を軽減することができる。この効果は、色抽出対象の領域の画素数が原画像の画素数に比べて小さいほど効果的である。すなわち、帳票５０の大きさに対して比較的小さい印影画像を抽出する処理に特に適している。
【００８５】
更に、コンピュータ１００では、ＨＬＳ成分のうち、抽出対象となる色の純色に対する白みおよび黒みの範囲を輝度レベルのみを用いて特定することができる。このため、抽出対象の色を特定するためのパラメータ調整を容易に行うことができる。
【００８６】
図１３は、ＨＬＳ色空間で色抽出を行う場合の主な調整パラメータを示す図である。ＨＬＳ色空間では、図４で示したように、色相（Ｈ）は０〜３５９、彩度（Ｓ）は０〜１、輝度（Ｌ）は０〜１で表される。ＨＬＳ色空間では、輝度（Ｌ）が０．５で純色、０で黒色、１で白色を示すため、輝度（Ｌ）のみで色の白みおよび黒みの濃淡を含めて大まかに特定することができる。そして、輝度（Ｌ）により特定した色に対して彩度（Ｓ）により細かく微調整を行うことができる。
【００８７】
このため、印影のように、顧客が押印した際の圧力の強弱によって朱色の濃淡が変化し易い対象の色を抽出する際にも、印影の擦れや薄れを考慮した設定を容易に行うことができる。
【００８８】
次に、比較のためにＨＳＩ（ＨＳＶ）色空間（以下、単にＨＳＶ色空間という）で色抽出を行う場合を説明する。
図１４は、ＨＳＶ色空間で色抽出を行う場合の主な調整パラメータを示す図である。ＨＳＶ色空間では、ＨＬＳ色空間と同様に、例えば色相（Ｈ）は０〜３５９、彩度（Ｓ）は０〜１で表される。そして、明度（Ｖ）は０〜１で表される。ここで、ＨＬＳ色空間における輝度（Ｌ）に対応する明度（Ｖ）は、１で純色、０で黒色となる。そして、彩度（Ｓ）は、１で純色、０で白色となる。
【００８９】
このため、例えば、印影の擦れや薄れを考慮した設定を行う場合に、明度（Ｖ）と彩度（Ｓ）とを別個に変更しながらパラメータ調整を行わなければならない。すなわち、パラメータ調整が煩雑となり、設定に時間を要してしまうことになる。
【００９０】
このように、ＨＬＳ色空間の各パラメータにより抽出対象の色を特定可能とすることで、色抽出処理をＨＳＶ色空間で実行するよりも効率的に行うことができる。
図１５は、印鑑色抽出処理の具体例を示す第１の模式図である。原画像７０は、口座振替依頼書を読み取った画像を示している。原画像７０は、朱書きの注意書きである文字列７１，７２および、朱色で押印された印影７３を有する。原画像７０では、文字列７１，７２および印影７３以外の文字列や図形は全て朱色以外の色（例えば、黒色）で記載されているものとする。
【００９１】
圧縮画像７０ａは、原画像７０に画素数削減部１５２による圧縮処理を施した結果である。
２値化画像７０ｂは、圧縮画像７０ａのうち、抽出対象として朱色を含むようＨＬＳ成分の各パラメータ範囲を設定して、閾値判定部１５４による判定処理を行った結果、生成された２値化画像である。ラベリング処理部１５５は、２値化画像７０ｂにラベリング処理を施し、ラベリング処理後のデータから圧縮画像に対する矩形領域を取得する。矩形領域取得部１５６は、ラベリング処理部１５５が取得した矩形領域を原画像７０のサイズに拡大して、原画像７０において色抽出対象とする矩形領域の座標情報を取得する。
【００９２】
図１６は、印鑑色抽出処理の具体例を示す第２の模式図である。矩形領域取得部１５６は、原画像７０のうち、矩形領域７４，７５，７６を色抽出対象の領域として取得する。矩形領域取得部１５６は、矩形領域７４，７５，７６を示す座標情報を矩形座標記憶部１４０に格納する。
【００９３】
閾値判定部１５４は、原画像７０のうち、矩形座標記憶部１４０に格納された座標情報により矩形領域７４，７５，７６を特定する。そして、矩形領域７４，７５，７６に含まれる画素に関して、再度、ＨＬＳ変換処理および閾値判定処理を行い、２値化画像７０ｃを生成する。
【００９４】
２値化画像７０ｃは、矩形領域７４，７５，７６に含まれる朱色の画素が抽出されて２値化されたものである。
このように、原画像７０のうち矩形領域７４，７５，７６に対してＨＬＳ変換処理および閾値判定処理を行えばよいため、この処理の負荷を軽減することができる。また、印影７３に擦れや薄れがある場合にも、これらを考慮した色成分のパラメータ調整を容易に行うことができる。
【００９５】
また、印影識別部１５７は、２値化画像７０ｃに基づいて、印影７３を精度良く識別することができる。これにより、正確な照合処理が可能となるという効果もある。
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。前述の第１の実施の形態との相違点を中心に説明し、同様の事項については説明を省略する。
【００９６】
第２の実施の形態では、色抽出対象とする画素を、ＲＧＢ成分のうちの特定の成分が最大となる画素に限るという点が第１の実施の形態と異なる。以下では、このための構成および処理の流れを説明する。
【００９７】
第２の実施の形態のコンピュータのハードウェア構成は、第１の実施の形態の図２で示したコンピュータ１００のハードウェア構成と同一であるため、説明を省略する。
図１７は、第２の実施の形態のコンピュータの機能構成を示すブロック図である。コンピュータ１００ａは、シーケンス制御部１１０、バッファ１２０、閾値情報記憶部１３０、矩形座標記憶部１４０、印影抽出部１５０ａ、印影情報取得部１６０、照合処理部１７０および通知部１８０を有する。これらの機能は、ＣＰＵ１０１により所定のプログラムが実行されることで実現される。なお、これらの機能の少なくとも一部は、専用のハードウェア回路によって実現されてもよい。
【００９８】
ここで、シーケンス制御部１１０、バッファ１２０、閾値情報記憶部１３０、矩形座標記憶部１４０、印影情報取得部１６０、照合処理部１７０および通知部１８０については、図３で示したコンピュータ１００において同一の符号を付して説明した構成と同一であるため、説明を省略する。
【００９９】
印影抽出部１５０ａは、スキャナ１４からＲＧＢ信号成分（以下、単にＲＧＢ成分という）で取得する帳票５０の原画像に含まれる印影画像を抽出する。印影抽出部１５０ａは、シーケンス制御部１１０によって処理の順序が制御される。
【０１００】
印影抽出部１５０ａは、画像取得部１５１、画素数削減部１５２、ＨＬＳ変換部１５３ａ、閾値判定部１５４ａ、ラベリング処理部１５５、矩形領域取得部１５６、印影識別部１５７および色指定部１５８を有する。
【０１０１】
ここで、画像取得部１５１、画素数削減部１５２、ラベリング処理部１５５、矩形領域取得部１５６および印影識別部１５７については、図３で示した印影抽出部１５０において同一の符号を付して説明した構成と同一であるため、説明を省略する。
【０１０２】
ＨＬＳ変換部１５３ａは、ＲＧＢ成分のうち、色指定部１５８によって指定された成分を最大とする画素のみをＨＬＳ変換して、ＨＬＳ変換画像を生成する。ここでは、印鑑色として朱色を抽出することが求められるので、ＲＧＢ成分のうちＲ（赤）が最大レベルである画素が指定される。また、ＨＬＳ変換部１５３ａは、矩形座標記憶部１４０に記憶された矩形座標テーブル１４１に基づいてＨＬＳ変換を行う場合、矩形領域内においてＲＧＢ成分のうちＲ（赤）が最大である画素についてのみＨＬＳ変換を行う。ＨＬＳ変換部１５３ａは、生成したＨＬＳ変換画像を閾値判定部１５４ａに出力する。
【０１０３】
閾値判定部１５４ａは、閾値情報記憶部１３０に記憶されたＨＬＳ変換部１５３ａから取得するＨＬＳ変換画像のうち、ＨＬＳ変換が行われた画素のみを対象として、ＨＬＳ成分の各パラメータに対する閾値判定を行い、２値化画像を生成する。閾値判定部１５４ａは、圧縮画像に対する２値化画像をラベリング処理部１５５に出力する。また、原画像に対する２値化画像を印影識別部１５７に出力する。
【０１０４】
色指定部１５８は、ＨＬＳ変換部１５３ａに抽出対象とする色がＲＧＢ成分のいずれを最大レベル成分とするかを指定する。例えば、印鑑色では、朱色が抽出対象の色となるので、Ｒを最大レベル成分とすることが指定される。なお、ＲＧＢ成分のいずれを指定するかは、コンピュータ１００ａの利用者によって色指定部１５８がアクセス可能なメモリ領域に予め設定される。
【０１０５】
次に、以上のような構成を備えるコンピュータ１００ａにおいて実行される処理の詳細を説明する。
第２の実施の形態における印鑑読取処理の手順は、第１の実施の形態の図１１で示したフローチャートと同一であるため、説明を省略する。ただし、印影抽出部１５０の処理は、印影抽出部１５０ａにより実行される。以下では、図１１のステップＳ２における印影抽出部１５０ａの色抽出処理を更に詳細に説明する。
【０１０６】
図１８は、第２の実施の形態の印鑑色抽出処理の手順を示すフローチャートである。以下、図１８に示す処理をステップ番号に沿って説明する。なお、以下の処理は、図１１のステップＳ２の処理を詳細に説明したものである。更に、以下の処理は、シーケンス制御部１１０によって順に実行されるよう制御される。
【０１０７】
［ステップＳ３１］画像取得部１５１は、取得した原画像６０をバッファ１２０に格納する。また、画像取得部１５１は、原画像６０を画素数削減部１５２に出力する。
［ステップＳ３２］画素数削減部１５２は、画像取得部１５１から取得する原画像６０の画素数を削減して、圧縮画像６０ａを生成する。画素数削減部１５２は、生成した圧縮画像６０ａをＨＬＳ変換部１５３ａに出力する。
【０１０８】
［ステップＳ３３］色指定部１５８は、ＨＬＳ変換部１５３ａに対し、ＲＧＢ成分のうち最大レベルをＲに指定する。
［ステップＳ３４］ＨＬＳ変換部１５３ａは、画素数削減部１５２から取得する圧縮画像６０ａのうち、色指定部１５８に指定されたＲを最大レベルにもつ画素をＨＬＳ変換してＨＬＳ変換画像を生成する。このＨＬＳ変換画像を変換画像Ｘ３と表記する。ＨＬＳ変換部１５３ａは、生成した変換画像Ｘ３を閾値判定部１５４ａに出力する。
【０１０９】
［ステップＳ３５］閾値判定部１５４ａは、閾値情報記憶部１３０に記憶された閾値テーブル１３１に基づいて、ＨＬＳ変換部１５３ａから取得する変換画像Ｘ３の各画素のＨＬＳ成分を閾値判定する。なお、このとき閾値判定部１５４ａが閾値判定の対象とする画素は、上記ステップＳ３４においてＨＬＳ変換部１５３ａがＨＬＳ変換を行った画素のみとなる。すなわち、圧縮画像６０ａのうち、ＲＧＢ成分のＲを最大レベルにもつ画素のみが閾値判定処理の対象となる。
【０１１０】
［ステップＳ３６］閾値判定部１５４ａは、閾値判定の結果、判定条件を満たす画素を黒色に設定し、判定条件を満たさない画素を白色に設定する。
［ステップＳ３７］閾値判定部１５４ａは、上記ステップＳ３５で閾値判定処理の対象外とした領域を白色に設定し、２値化画像６０ｂを生成する。閾値判定部１５４ａは、生成した２値化画像６０ｂをラベリング処理部１５５に出力する。
【０１１１】
［ステップＳ３８］ラベリング処理部１５５は、閾値判定部１５４ａから取得した２値化画像６０ｂにラベリング処理を施し、ラベリング画像情報６０ｃを生成する。そして、ラベリング処理部１５５は、ラベリング画像情報６０ｃに基づいて黒色の連続する画素で構成される矩形領域ｒ１，ｒ２，ｒ３のラベリング画像情報６０ｃにおける座標情報を抽出する。ラベリング処理部１５５は、取得した矩形領域ｒ１，ｒ２，ｒ３の座標情報を矩形領域取得部１５６に出力する。
【０１１２】
［ステップＳ３９］矩形領域取得部１５６は、ラベリング処理部１５５から取得する矩形領域ｒ１，ｒ２，ｒ３の座標情報を原画像６０の画素数に対応付けるよう補正（拡大）する。矩形領域取得部１５６は、これにより取得した矩形領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３の座標情報を矩形座標記憶部１４０の矩形座標テーブル１４１に格納する。
【０１１３】
［ステップＳ４０］画像取得部１５１は、バッファ１２０から原画像６０を取得し、ＨＬＳ変換部１５３ａに出力する。
［ステップＳ４１］ＨＬＳ変換部１５３ａは、矩形座標記憶部１４０に記憶された矩形座標テーブル１４１に基づいて、画像取得部１５１から取得する原画像６０のうち、矩形領域内に含まれる画素でＲＧＢ成分のＲを最大レベルにもつ画素をＨＬＳ変換してＨＬＳ変換画像を生成する。なお、このＨＬＳ変換画像を変換画像Ｘ４と表記する。ＨＬＳ変換部１５３ａは、生成した変換画像Ｘ４を閾値判定部１５４ａに出力する。
【０１１４】
［ステップＳ４２］閾値判定部１５４ａは、閾値情報記憶部１３０に記憶された閾値テーブル１３１と矩形座標記憶部１４０に記憶された矩形座標テーブル１４１とに基づいて、ＨＬＳ変換部１５３ａから取得する変換画像Ｘ４を閾値判定する。このとき、閾値判定部１５４ａが判定処理を行う対象の領域は、矩形座標テーブル１４１により指定される矩形領域内の画素であって、上記ステップＳ４１においてＨＬＳ変換部１５３ａがＨＬＳ変換を行った画素のみとなる。すなわち、原画像６０のうち、ＲＧＢ成分のＲを最大レベルにもつ画素のみが閾値判定処理の対象となる。
【０１１５】
［ステップＳ４３］閾値判定部１５４ａは、閾値判定の結果、判定条件を満たす画素を黒色に設定し、判定条件を満たさない画素を白色に設定する。
［ステップＳ４４］閾値判定部１５４ａは、上記ステップＳ４２で閾値判定処理の対象外とした画素を白色に設定して、原画像に対する２値化画像を生成する。閾値判定部１５４ａは、生成した原画像に対する２値化画像を印影識別部１５７に出力して、処理が完了する。
【０１１６】
このように、色指定部１５８によりＲＧＢ成分のうち、特定の成分を最大レベルとする画素のみに対してＨＬＳ変換処理および閾値判定処理を行うようにする。これにより、色抽出処理の対象を、更に絞り込むことができるので、第１の実施の形態で示した効果に加えて、コンピュータ１００ａの処理負荷が更に軽減される。この方法は、印鑑色の朱色のように抽出対象の色が予め特定されている場合に、特に有効となる。
【０１１７】
以上、説明したようにコンピュータ１００，１００ａでは、原画像のＲＧＢ成分をＨＬＳ成分に変換する。このため、抽出対象となる色の純色に対する白みおよび黒みの範囲を輝度（Ｌ）のみを用いて特定することができる。そして、輝度（Ｌ）のみを用いて抽出した色に対して、彩度（Ｓ）によって更に微調整をすることができる。このため、ＨＳＩ（ＨＳＶ）変換を用いる場合に比べて、抽出対象の色の設定が容易となり、色の抽出を効率良く行うことができるようになる。
【０１１８】
また、この色抽出処理に際して、画像内の色抽出対象の領域を絞り込むことも考えられる。この場合、例えば、画像に含まれる画素数を削減して色抽出を行い、抽出対象の色が存在する領域を原画像に対して予め特定する。そして、原画像の該当の領域のみに対して色抽出を行うようにする。このようにすると、色抽出の処理負荷を軽減することができる。これは、色抽出対象の領域の画素数が原画像の画素数に比べて小さいほど効果的である。
【０１１９】
また、画像内の色抽出対象の領域を絞り込むため、更に、色抽出対象の画素としてＲＧＢ成分の特定の成分を最大レベルにもつ画素のみを指定して、更に、処理負荷を軽減することも可能である。
【０１２０】
更に、上記の説明では、帳票に押された印影を抽出する場合を例に挙げて説明したが、このような例に限らない。例えば、その他の色で帳票に記された署名を抽出する場合にも適用することができる。
【０１２１】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、コンピュータが有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。
【０１２２】
処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体には、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ＨＤＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ（ＭＴ）などがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto - Optical disk）などがある。
【０１２３】
上記プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータに格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１２４】
上記プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラム若しくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】本実施の形態の概要を示す図である。
【図２】コンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施の形態のコンピュータの機能構成を示すブロック図である。
【図４】ＨＬＳ色空間モデルを示す図である。
【図５】閾値テーブルのデータ構造例を示す図である。
【図６】矩形座標テーブルのデータ構造例を示す図である。
【図７】閾値判定部の判定処理の例を示す図である。
【図８】画素数削減部の圧縮処理の例を示す図である。
【図９】ラベリング処理の例を示す図である。
【図１０】矩形座標の取得処理の例を示す図である。
【図１１】第１の実施の形態の印鑑読取処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】第１の実施の形態の印鑑色抽出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】ＨＬＳ色空間で色抽出を行う場合の主な調整パラメータを示す図である。
【図１４】ＨＳＶ色空間で色抽出を行う場合の主な調整パラメータを示す図である。
【図１５】印鑑色抽出処理の具体例を示す第１の模式図である。
【図１６】印鑑色抽出処理の具体例を示す第２の模式図である。
【図１７】第２の実施の形態のコンピュータの機能構成を示すブロック図である。
【図１８】第２の実施の形態の印鑑色抽出処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２６】
１  コンピュータ
１ａ  変換手段
１ｂ  判定手段
Ｐ１  原画像
Ｐ２  ２値化画像
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2010108242.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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